Automatický detektor volání pro zemědělská užitková zvířata – rozpoznávání hlasů zvířat

Akustická analýza zvuků vydávaných užitkovými zvířaty může pomoci sestavit programy pro vyhodnocování zvuků a jejich prostřednictvím zajistit následnou kontrolu jejich zdravotního stavu a pohody. Článek informuje o výzkumech německých vědců.

1 Motivace a stanovení cíle

Kontrola zemědělských užitkových zvířat pro udržení a zlepšení jejich zdravotního stavu a dobré životní pohody jsou předpokladem správného a efektivního chovu zvířat jakož i ochrany spotřebitele a bezpečnosti potravin. Všeobecně je málo účelné chtít „přezkušovat“ kvalitu na konci výrobního řetězce. Místo toho je nutné dávat přednost procesu provázejícímu kontinuální kontrolu a kontrolu kvality. Zvláštní význam se přitom přikládá především bezdotykovým, neinvazním a nedestrukčním metodám, které přirozené chování zvířat neovlivňují nebo neomezují, vedle vizuálních a olfaktometrických metod to jsou v první řadě metody akustické. Zatímco zemědělci v malých rodinných podnicích svá zvířata znají ještě „osobně“, neexistuje to již ve velkokapacitních závodech, ve kterých se již o zvířata starají nezemědělci. Odedávna proto existuje snaha o měření individuálních znaků a parametrů zvířat. Sloganem pro to je anglický výraz "precision livestock farming". V chovu dojnic se například měří teplota, vodivost a hodnota pH mléka, živá hmotnost, aktivita a příjem krmiva zvířaty, aby bylo možno sledovat individuální potřeby a zdravotní stav zvířat a aby bylo možno o ně správně pečovat. Systémy takového druhu nejsou pouze drahé, mohou mimo to ovlivňovat přirozené chování zvířat, kromě toho pracují přerušovaně, to znamená, že zjišťování dat se provádí pouze v určitých denních dobách, například během dojení. Na druhé straně si zvířata v průběhu své evoluce vyvinula formy komunikace k výměně informací. Akustická komunikace v tom zaujímá mimořádnou prioritu. Zemědělci a etologové jsou přesvědčeni o tom, že zvířaty samovolně vydávané zvukové projevy mohou poskytovat cenné informace o jejich situaci a jejich zdravotním stavu. Akustickou kontrolu lze kromě toho realizovat bezdotykově a s malými náklady. Kontrola může pobíhat bez ovlivňování zvířat po dobu 24 hodin denně, přičemž lze současně kontrolovat větší počet zvířat. Při vhodném rozšíření akustické analýzy je kromě toho také možná kontrola technických zařízení ve stáji bez značných vícenákladů.Cílem dále popsaných prací je systém detekce volání, to znamená systém, který je schopen rozlišovat zvukové projevy zvířat a identifikovat je podle jejich významu. Má-li rozeznané volání význam pro zemědělce, může o něm například informovat hlášení na obrazovce jeho počítače nebo může akustický signál vyvolat poplach. Je také možné spouštění nějakých funkcí. U nějakého pro praxi vhodného systému by se zemědělec o následujících uváděných a diskutovaných detailech přirozeně nic nedozvěděl; byly by skryty v programu. Již v současné době lze existující systémy měření a kontroly podniku takovou akustickou kontrolou účinně doplnit. Pro konstrukci detektoru volání je potřebné znát repertoár a význam volání nějakého druhu zvířat, a jako další je nutno znát krávy. Pomocí co možná největší sbírky známých volání se vytvářejí matematické modely volání, ke kterým se potom mohou neznámá volání přiřazovat. Tento úkol je srovnatelný s na řečníkovi nezávislými systémy rozpoznávání řeči pro cizí jazyk, včetně překladatele.

2 Korpus dat

Pro konstrukci detektoru volání je potřebná reprezentativní a rozsáhlá sbírka volání (korpus dat) příslušného druhu zvířat, jejichž význam musí být znám. Takový korpus dat musí být co možná největší. Aby byla detekce volání nezávislá na jednom zvířeti, musejí záznamy pocházet z co možná největšího počtu zvířat. Vždy podle velikosti repertoáru volání dotyčného druhu zvířat by měl korpus dat obsahovat několik set až tisíc volání. Z volání, která jsou k dispozici, se obvykle používá ca. 70 % pro tak zvaný trénink systému a 30 % pro jeho verifikaci. Pro každý druh zvířat se musí již v přípravném stádiu vyzkoušet, zda je kmitočet snímání (sampling rate), pomocí kterého se digitalizuje, dostatečně vysoký (Nyquistův kmitočet). Pro krávy, které v následujícím slouží jako příklad, postačuje kmitočet snímání 11205 Hz, protože všechny podstatné znaky volání jsou pod hranicí 5 000 Hz.

3 Podmínky pro záznam

Při záznamu nějaké zvukové události mikrofonem získáme kontinuální průběh napětí (t), který je úměrný kolísání akustického tlaku. Zpracování signálu se dnes již téměř výhradně provádí digitálně, za tímto účelem se takový kontinuální průběh signálu snímá na diskrétních místech, čímž se informace ztrácí. Lze ukázat, že kontinuální funkce f (t) ze snímaných hodnot fn = f (nT) je zcela rekonstruovatelná (fA = I/T > 2f(j), když kmitočet snímání (fA) je nad dvojnásobným mezním kmitočtem (fg), tak zvaným Nyquistovým kmitočtem).

Souhrn

Cílem automatické detekce volání je účinná a pro daný druh vhodná kontrola zemědělských užitkových zvířat k udržení a zlepšení zdravotního stavu a dobré životní pohody zvířat. Příroda v průběhu evoluce vyvinula formy akustické komunikace také u zvířat. Zemědělci a etologové jsou přesvědčeni o tom, že zvukové projevy vycházející ze zvířat samy od sebe poskytují cenné informace o jejich situaci a jejich zdravotním stavu. Anatomie a fyziologické pochody vytváření zvuku u obratlovců jsou na základě evoluce velmi podobné. Proto je snadno pochopitelné, že se při vývoji automatických detektorů volání pro zemědělská užitková zvířata sahá nazpět po zkušenostech a osvědčených metodách lidského rozpoznávání řeči. Na závěr uvedené výsledky se opírají o použití modelů Hidden-Markov a parametrizaci zvukových projevů pomocí koeficientů Mel-Cepstral. Pro úspěch detektoru volání má vedle použitých metod rozhodující význam použitý korpus dat.